2022年5月17日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。

イベントページ：https://techplay.jp/event/855521

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▼イベント概要

AI/MLの分野ではデータを元に複雑なモデルを構築することで

新たに与えられたデータに対し、目的に沿った精度の高い予測を行います。

一般的にはモデルから予測結果を得ることができても

予測に至るまでの根拠や導出過程といった解釈性を得ることはできません。

一方でヘルスケアというドメインでは、人の“生”にまつわる事柄を扱うため

説明のできない予測結果のみを用いることは許容されず

AI/MLの低い解釈性がネックになってしまいます。

近年ではExplainable AI (XAI) という「説明可能なAI」を開発するというアプローチも注目されていますが

ヘルスケアドメインにおいてはモデル解釈性の高さを理由に、

依然として古典的数理統計に基づいて分析が行われています。

今回のイベントでは、古典的数理統計と AI/ML の対比によって

それぞれの強みや活用領域についての説明を試みます。

ヘルスケア業界のデータサイエンティストは病気や医療制度などのドメイン知識や

生物統計などの数理知識が求められるため、

一般業界における AI/ML サイエンティストとは異なる難しさがあります。

本イベントが、データサイエンティストとしての生存戦略として

「価値の源泉として何を学びどの領域で活躍するか」を考えるきっかけになるかもしれません。

今回のイベントではDeNAのヘルスケア事業部の全体像・将来的な展望をご紹介しつつ、

数理統計学のプロフェッショナルであるアクチュアリーの資格を持つDeNA青木氏から

AI時代にこそ活きる数理統計とそのおもしろさについてお話します。